今天，我將與大家分享一個基本原則，這是我在研究資料系統如何建構時不斷發現的，它以不同的形式出現，但始終服務於相同的核心目的：透過間接方式消除冗餘。
在這方面，讓我向您介紹四種模式，它們都具有相同的基礎，即支援連結而不是重複。
字典編碼
字典編碼也許是最清晰的表達方式。我們不是直接儲存重複的值，而是建立一個字典（查找表），並儲存對該字典中條目的引用。
讓我們考慮一下這個陣列：
水果：[“蘋果”，“香蕉”，“蘋果”，“櫻桃”，“香蕉”，“蘋果”]
我們可以將其改造成以下內容：
字典：{0：“蘋果”，1：“香蕉”，2：“櫻桃”}
水果：[0, 1, 0, 2, 1, 0]
這樣做的好處是立即減少了儲存空間，而且我們也為每個唯一值建立了單一可信任來源。嗯，你以前在哪裡聽過這個…
資料庫規範化
資料庫規範化採用相同的原理，但將其應用於關聯式資料結構。
例如，我們不會在每個訂單記錄中重複客戶訊息，而是建立單獨的表並透過外鍵連結它們。
非規範化：
訂單：[訂單 ID、客戶名稱、客戶信箱、產品名稱、數量]
規範化：
客戶：[customer_id，姓名，電子郵件]
產品：[product_id，name，price]
訂單：[訂單號，客戶號，產品號，數量]
這不僅關乎儲存效率，也關乎資料完整性。當客戶資訊改變時，只有一個地方可以更新。我們消除了資料不一致的可能性。
字串駐留
字串駐留可確保相同的字串字面值共享相同的記憶體位置。執行時不會建立多個具有相同內容的字串物件，而是維護一個唯一字串池並傳回對現有實例的參考。
作為一個案例研究，例如，請參閱 Java 語言規範中的這個條目，它描述了它在 Java 中的工作原理。我們在Python中也發現了這個概念。最後一個例子，這是一篇來自 Victoria Metrics 的文章，介紹了他們如何在解決方案中應用它。
德國弦樂
「德語字串」是一種巧妙的字串最佳化技術。此方法將 4 個字元的前綴直接儲存在字串頭中，從而避免了常見字串操作的指標解引用。其關鍵之處在於，大多數字串操作只需要檢查字串的開頭。
讓我們考慮這個完整的字串：「PostgreSQL is awesome」。
這是德語字串結構：
[長度][前綴：“Post”][指針] -> “greSQL 很棒”
這會建立一種間接模式，其中前綴可以實現快速字串比較和過濾操作而無需取消引用指針，因為大多數不匹配可以透過僅比較前幾個字元來檢測。
然而，德語字串並非總是最佳選擇。對於某些工作負載來說，每個字串的開銷可能會造成問題。正如Polar Signals團隊所描述的，對於低基數字串列（例如機場程式碼或狀態枚舉），簡單的字典編碼與德語字串相比，可以減少 75% 的記憶體佔用。
結論
建立指向規範來源的連結的模式很普遍，因為它解決了基本挑戰：儲存效率、資料一致性和可維護性。
下次您在系統中遇到重複資料時，請問自己： 「我可以考慮在這裡加入一個連結嗎？」答案可能會引導您重構出更優雅、更有效率、更易於維護的解決方案。
感謝閱讀！下次見！
原文出處：https://dev.to/mcadariu/links-instead-of-repetition-4pc7
1) --- 會變成分隔線（上一行必須是空白）
2) # 會變成一級標題
3) ## 會變成二級標題
4) ### 會變成三級標題
5) **粗體文字**會顯示粗體文字
6) ```當第一行與最後一行會顯示程式碼
7) 請搜尋 Markdown 語法，了解各種格式
